专利名称：一种基于小波分形组合的爆破振动信号特征提取方法
技术领域：
本发明爆破振动信号特征的提取方法，具体涉及一种基于小波分形组合的爆破振动信号特征提取方法。
背景技术：
目前，工程爆破引起的爆破振动效应是爆破公害中最重要的研究课题之一，通过爆破振动信号分析，准确提取爆破振动特征是进行爆破振动效应分析及爆破振动危害控制的基础。由于爆破振动信号属于典型的短时非平稳随机过程，建立在平稳过程上传统的 Rmrier变换等方法已无法反应其本质特征，对于爆破振动信号的时频局部化特征也不能进行精细化刻画。
发明内容
发明目的为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种可以对爆破振动信号特征进行高精度刻画的基于小波分形组合的爆破振动信号特征提取方法。技术方案为实现上述目的，本发明的一种基于小波分形组合的爆破振动信号特征提取方法，是这样提取爆破振动信号特征首先，给出爆破振动信号小波分形阈值去噪方法，采用适宜于爆破振动信号特征分析的小波基进行多尺度分解，对高频系数进行阈值量化后进行重构，得到不同分解尺度条件下的去噪结果；基于爆破振动信号分形盒维数计算模型，确定矩形盒尺寸、k值，计算不同分解尺度条件下去噪后爆破振动时程曲线的分形维数值，根据盒维数最小时对应的分解尺度确定为最佳的小波分解尺度进行爆破振动信号的小波阈值去噪；然后，通过爆破振动信号小波系数的相似性及自相似性验证爆破振动信号的分形特性；通过爆破振动信号分形维数随频率变化规律，将分形维数作为爆破振动信号的特征参量。具体来说，本发明的一种基于小波分形组合的爆破振动信号特征提取方法，包括以下步骤(a)建立分形维数计算模型，确定爆破振动信号分形维数①设振动时程曲线S e R2，将曲线覆盖的整个平面RXR划分为尽可能小的网格 (S1X S 2)，该网格也称为矩形盒，采用基本步长为HS1X δ2)的矩形覆盖待分析的信号， 统计对应尺度下有效覆盖网格数Nks，设所有与S相交的网格数为M5,，则振动分形维数计算公式为
_9]仏减=·!^“^ 或 2) (1)其中k = 1，2，3L表示网格的放大倍数，Nkgi = [(maxO(ZO)-minO(ZO)/M2] + 於(rew(max(>(/0)-min(>(/0),M2)),h e (1，η)，
η 为采样点数，rem (max (s (h)) -min (s (h))，k δ 2)表示(max (s (h)) -min (s (h))与 k δ 2 相除1,χ>0
时的余数，树χ)= Λ Λ ；
+l，T为主振周期，At为采样时间间隔；③确定网格尺寸HS1X δ2)网格宽度IcS1最大不超过振动信号半周期的宽度 T/2，网格高度k δ 2最小值不小于整个分析信号相邻数据点间的最小非零幅值差AAmin，同时k δ 2不大于信号的最高峰值Amax (实际确定δ 2时采用Matlab中sort (s)命令对采样数据进行排序，从而容易确定出ΔAmin)；④根据振动分形维数计算公式(1)，在无标度区内-Iogk δ i与-IogA^满足线性回归方程=IogA^=-Aw2(i = 1或2)，根据确定的网格尺寸和放大倍数，通过作 {-\ogk5t,\ogNks) (i = 1或幻双对数拟合曲线的斜率求得爆破振动信号分形维数；(b)对爆破振动信号进行去噪①采用小波变换对信号进行多尺度分解；②对分解所得高频细节分量按下式进行阈值处理d(k) = ign(d(kM\ d(k) \ -Tj) = d(k) -TjJ(U) > Tj(2)
d{k)+ T^d(U)K-Tj其中各个尺度的阈值按下式确定:Γ;=σν21ο§(#)/(1ο§(7 + 1)),Τ,.为各分解尺度对
应的阈值，j为分解尺度；爆破振动信号的噪声方差σ未知，由下式进行估计ο = median (I dj(k) )/0. 6745，其中，为中值函数；③将逼近信号和经阈值处理后的细节信号重构，得到去噪后的爆破振动信号；④分别计算不同分解尺度条件下去噪后爆破振动波形的盒维数值，分形维数最小时对应的分解尺度确定为最佳分解尺度；(c)确定爆破振动信号不同频带信号分量的分维数特征①对实测爆破振动信号进行小波多尺度分解；②计算步骤①中所得小波分量对应的分形维数值，刻画振动时程曲线复杂度；③小波分量对应分形维数值随频率变化，频率越高，分维数越大，且工程爆破振动测试信号中满足1 < D < 2，D为分形盒维数，将分形盒维数D作为表征爆破振动信号中频率成份的新参量。本发明中，可以通过对爆破振动信号分形特性进行小波分析，验证爆破振动信号分形特征①对实测爆破振动信号进行最佳分解层数条件下的小波分解；②对爆破振动信号及小波分量进行连续小波变换，得出自相似指数图；③在小波分解后显示的自相似指数图中，验证爆破振动信号分形特征。有益效果本发明的一种基于小波分形组合的爆破振动信号特征提取方法，一方面通过不同分解尺度条件下分形维数的变化规律确定小波阈值去噪中最佳的小波分解尺度；另一方面通过小波分量的相似与自相似性科学验证爆破振动信号的分形特性，通过爆破振动信号小波分量的分维数随频率变化规律，提出将爆破振动信号分形维数作为表征爆破振动的新的无量纲参量，该方法步骤简单、可操作性强，通过该方法能够精确获取爆破振动信号的特征，满足工程中爆破振动信号分析中特征提取的使用需求。
图1为典型的爆破振动实测信号图；图2为矩形盒覆盖模型图；图3为不同分解层数小波阈值去噪效果图；图4为不同分解层数条件下盒维数值；图5为最佳分解尺度条件下去噪效果图；图6为小波分解(j = 3)图；图7为时间-尺度-系数图。
具体实施例方式下面结合附图对本发明作更进一步的说明。本实施例中，首先获取一典型的爆破振动实测信号S，如图1所示，其中含有噪声分量；图2为本实施例中建立的爆破振动双尺度矩形盒覆盖模型。本发明的一种基于小波分形组合的爆破振动信号特征提取方法，包括以下步骤(a)建立分形维数计算模型，确定爆破振动信号分形维数①设振动时程曲线S e R2，将曲线覆盖的整个平面RXR划分为尽可能小的网格 (S1X S 2)，采用基本步长为HS1X δ2)的矩形覆盖待分析的信号，统计对应尺度下有效覆盖网格数Nks，设所有与S相交的网格数为，则振动分形维数计算公式为
权利要求
1. 一种基于小波分形组合的爆破振动信号特征提取方法，其特征在于包括以下步骤 (a)建立分形维数计算模型，确定爆破振动信号分形维数①设振动时程曲线S e R2，将曲线覆盖的整个平面RXR划分为尽可能小的网格 O1X S 2)，采用基本步长为HS1X δ2)的矩形覆盖待分析的信号，统计对应尺度下有效覆盖网格数Nks，设所有与S相交的网格数为M5,，则振动分形维数计算公式为 其中k= 1，2，3L表示网格的放大倍数，Nkgi = [(max(X/0)-min(5(/z))/M2] + ^(rew(max(5(/z))-min(5(/z)),M2)) , h e (1，η), η 为采样点数，rem(max(S(h))-min(S(h))，kS2)表示(max (s (h))-min (s (h))与 kS2相除时的余数，沿) ②确定网格的放大倍数k:l彡k彡[T/2At]+l，T为主振周期，At为采样时间间隔；③确定网格尺寸k(δ iX δ 2)网格宽度k δ工最大不超过振动信号半周期的宽度T/2， 网格高度kS2最小值不小于整个分析信号相邻数据点间的最小非零幅值差AAmin，同时 kS2不大于信号的最高峰值Amax ；④根据振动分形维数计算公式(1)，在无标度区内满足线性回归方程log =-A^log(^;)+6 (i = 1或2)，根据确定的网格尺寸和放大倍数，通过作 {-\ogk5t,\ogNks) (i = 1或幻双对数拟合曲线的斜率求得爆破振动信号分形维数；(b)对爆破振动信号进行去噪①采用小波变换对信号进行多尺度分解；②对分解所得高频细节分量按下式进行阈值处理 其中各个尺度的阈值按下式确定:Γ;=σν21ο§(#)/(1ο§(7 + 1)),Τ,.为各分解尺度对应的阈值，j为分解尺度；爆破振动信号的噪声方差。未知，由下式进行估计σ = median (I dj(k) |)/0. 6745, 其中，为中值函数；③将逼近信号和经阈值处理后的细节信号重构，得到去噪后的爆破振动信号；④分别计算不同分解尺度条件下去噪后爆破振动波形的盒维数值，分形维数最小时对应的分解尺度确定为最佳分解尺度；(c)确定爆破振动信号不同频带信号分量的分维数特征①对实测爆破振动信号进行小波多尺度分解；②计算步骤①中所得小波分量对应的分形维数值，刻画振动时程曲线复杂度；③小波分量对应分形维数值随频率变化，频率越高，分维数越大，且工程爆破振动测试信号中满足1 < D < 2，D为分形盒维数，将分形盒维数D作为表征爆破振动信号中频率成份的新参量。全文摘要
本发明公开了一种基于小波分形组合的爆破振动信号特征提取方法，该方法一方面通过不同分解尺度条件下分形维数的变化规律确定小波阈值去噪中最佳的小波分解尺度；另一方面通过小波分量的相似与自相似性科学验证爆破振动信号的分形特性，通过爆破振动信号小波分量的分维数随频率变化规律，提出将爆破振动信号分形维数作为表征爆破振动的新的无量纲参量。本发明的爆破振动信号特征提取方法，步骤简单、可操作性强，通过该方法能够精确获取爆破振动信号的特征，满足工程中爆破振动信号分析中特征提取的使用需求。
文档编号G01H17/00GK102359815SQ20111019009
公开日2012年2月22日 申请日期2011年7月8日 优先权日2011年7月8日
发明者李兴华, 谢全民, 路亮, 郭涛, 钟明寿, 高振儒, 龙源 申请人:中国人民解放军理工大学工程兵工程学院